Markt & Technik

Technische Universität München

Künstliche Intelligenz effizienter trainieren

KI-Anwendungen wie LLMs treiben den Energieverbrauch von Rechenzentren nach oben. Forschende entwickelten nun eine Methode, die neuronale Netze 100-mal schneller und energieeffizienter trainiert – ohne an Genauigkeit zu verlieren.

In zwei Minuten informiert

Video-Wochenrückblick: Günstiges E-Auto, TSMC, embedded world

KI-Moderatorin Bella präsentiert Technik, Trends und Innovationen aus der Elektronik-Welt.…

Kühlung für Hochleistungselektronik

MB Electronic präsentiert CooliBlade mit NEOcore-Technologie

Der Spezialdistributor MB Electronic zeigt auf der embedded world das innovative…

SSV Software Systems

Toolbox für Wireless Remote Development

Im neu entwickelten Werkzeugkasten »WRD Toolbox« bietet SSV Entwicklern von…

Schubert System Elektronik / IQ insert

Embedded-Module in Industriequalität

Beim Design von Embedded-Systemen ist die Auswahl der Hauptkomponenten eine wichtige und…

Für die Untersuchung von Laufzeitfehlern

UDE 2025 von PLS mit erweiterten Debug-Funktionen

Durch eine Reihe neuer Funktionen, die Entwicklern das Debugging und die Trace-basierte…

Optimistische Prognose für 2025

Merck Electronics wächst wieder

Ein durch KI beflügeltes Wachstum im Sektor Semiconductor Materials hat Merck Electronics…

Edge-KI die nötige Basis geben

Advantech bringt die KI an die Edge

KI-Modelle an der Edge auszuführen, hat gegenüber der KI in der Cloud große Vorteile. Die…

Automobilindustrie in der Krise

EY: 19.000 Auto-Jobs sind schon weg, weitere werden folgen

Die deutsche Autoindustrie verliert Stellen: 2023 gingen fast 19.000 Jobs verloren. Hohe…

Tria auf der embedded world 2025

Embedded-Boards für vielerlei Anwendungen

Tria Technologies, auf Embedded-Computing-Boards und Development-Kits spezialisiertes…